Conoce a los Kaggle Grandmasters de NVIDIA y descubre cómo utilizan la ciencia de datos acelerada de NVIDIA para crear sistemas de recomendación ganadores, predecir las tasas de degradación en las moléculas de ARN, identificar el melanoma en las imágenes médicas y más.
Ahmet Erdem
Científico de datos sénior en NVIDIA
Chris Deott
Christof Henkel
Científico de datos en NVIDIA
Gilberto Titericz
Jean-Francois Puget
Ingeniero distinguido en NVIDIA
Jiwei Liu
JKazuki Onodera
JUNIO DE 2021
El equipo de NVIDIA Merlin y KGMON obtuvo el primer lugar en RecSys Challenge 2021 al predecir de manera efectiva la probabilidad de participación del usuario en un entorno dinámico y ofrecer recomendaciones justas en un conjunto de datos de varios millones de puntos.
(1:10:47 minutos)
MARZO DE 2021
En este desafío de sistemas de recomendación, el objetivo era utilizar un conjunto de datos basado en millones de reservas de alojamiento anónimas reales para elaborar una estrategia y hacer la mejor recomendación para su próximo destino, todo en tiempo real.
(49:11 minutos)
OCTUBRE DE 2020
En esta competición, los equipos se encargaron de desarrollar modelos de aprendizaje automático y diseñar reglas para la degradación del ARN. Los modelos tenían que predecir las tasas de degradación probables en cada base de una molécula de ARN. Dichos modelos se entrenan en un subconjunto de un conjunto de datos de Eterna que comprende más de 3000 moléculas de ARN (que abarcan una panoplia de secuencias y estructuras) y sus tasas de degradación en cada posición.
(56:56 minutos)
SEPTIEMBRE DE 2020
En este desafío de reconocimiento de lugares emblemáticos, el equipo tenía que construir modelos capaces de reconocer el lugar correcto (si lo había) en un conjunto de datos de imágenes de prueba complicadas. Del dicho al hecho hay gran trecho, dado que el reconocimiento de lugares de referencia contiene un número mucho mayor de clases. Por ejemplo, hubo más de 81 000 clases en esta competición.
Agosto de 2020
En esta competición, el equipo tenía que crear modelos de aprendizaje automático para identificar las lesiones cutáneas a partir de las imágenes de los pacientes y determinar qué imágenes tienen más probabilidades de representar un melanoma. El modelo de aprendizaje automático ganador fue capaz de identificar el melanoma antes y con mayor precisión que el dermatólogo promedio.
La serie “Grandmaster” es una serie mensual de vídeos educativos para científicos de datos. En cada episodio, escucharás a los principales expertos mundiales en ciencia de datos mientras comparten sus conocimientos, mejores prácticas y aprendizajes clave de alguna competición reciente. Sintoniza y aprende cómo aplicar sus aprendizajes a tus propios desafíos de ciencia de datos.